［管理科学与工程］基于遗传神经网络的工业股票指数预测（摘要）
作者：谢 冰 戴 盛 谢科范
《湖南大学学报（社会科学版）》 2004年 第06期
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[摘 要]结合遗传算法与倒传递神经网络进行工业股票指数预测，使用5个输入变量：周成交额增减幅、周振荡幅度、周涨跌幅、5日EMA波动、DIF波动值，并将下周涨跌幅设为输出目标进行训练，以取得较理想的预测结果。对于传统上选择适合的神经网络拓扑结构效率较低的问题，本文对于遗传算法的引入大大提高了搜索到最优结构的速度。
[关键词)神经网络；遗传算法；股指预测
[中图分类号]F83
[文献标识码]A
[文章编号]1008—1763(2004)06—0059—06